一种基于5G网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统和方法与流程

本发明涉及一种基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统和方法，属于数据推送系统技术领域。

背景技术：

近年来，以大数据、物联网、人工智能、5g为核心特征的数字化浪潮正席卷全球，由此带来了车联网、农业物联网、工业物联网、人工智能生物识别、服务业等行业带来的海量异构化数据，以及高带宽、低延时等新业务个性化需求正等待5g时代的来临而蓄意待发。

尤其是5g网络的来临，必将引发各个行业的产业革命。5g作为一个端对端的生态系统，通过由可持续商业模式开启的、具备连贯体验的现有和新型的用例，可增强面向消费者与合作者的价值创造。5g网络已经超越了手机网络的范畴，5g绝不会是像3g过渡到4g那样给消费者的直观感觉仅仅是网速的提升，5g是席卷全球各行业领域的革命性的网络。

在没有5g之前，物联网虽然已经出现了，但由于网络的容载能力和传输速度等局限性还尚未解决，因此现阶段所指的物联网只是狭义的物联网，即“行业级物联网”，而5g时代的物联网，除了“行业级物联网”，还包括“消费级物联网”。5g时代来临之后，智能制造，智慧家居，智慧城市、智慧公安、智慧法院、智慧交通、智慧物流、智慧医疗、智慧农业、智慧水利等将变得非常智能，从而实现了真正的万物互联。5g极高的海量数据传输速度和能力将是云技术和云计算的一大助力，可以把各种数据都放在云上，而不用担心加载速度和计算能力等突出问题。

如图3所示，目前解决人类需求的方式是通过“用户寻找信息”的形式，尤其是一些商务广告是强制推送给用户的，对多数信息接收者来说，不喜欢将时间和精力浪费于浏览与所需信息无关的内容上。对多数需求发出者来说，把金钱浪费在无兴趣信息接收者身上，是没有意义的。因此，数据相关性挖掘和海量信息的筛选功能就显得尤为重要。在传统数据推送中，若某人持有多个设备，就会在这些设备上接收到包含垃圾信息的需求信息，且目前是以4g网络为基础传输的，导致传输速率较低。在此种消息推送模式下，因传输效率较低导致信息传送的时效性较差。鉴于此，本发明提出了一种基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统和方法，解决现有网络和推送技术难以解决的传输效率较低、垃圾消息难以剔除、需求信息难以定向推送等突出问题。

技术实现要素：

针对现有数据推送系统存在的问题，本发明提供一种基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统和方法。本数据定向爆炸系统利用人工神经网络的聚类算法（k-means算法），在人空闲时间，以个人为单位，进行神经网络训练，建立以人为单位的分类模型，根据分类模型建立需求相关性及可能性模型。推送方式为人为发出数据推送需求，服务器直接将垃圾信息和无关人员过滤，实现了按需和定向推送。使用本系统前需要进行实名注册，实现了预防犯罪的功能，并且推送至智能设备终端的身份信息是经过加密的，保障了用户的隐私权。本发明只将数据推送给离用户最近的设备，提高了信息的传输效率和利用效率。本发明通过以下技术方案实现。

一种基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统，包括智能设备端、5g网络和云数据存储与处理端；所述云数据存储与处理端包括服务器、数据库和模型训练模块，服务器通过5g网络连接智能设备端，用户通过智能设备端向服务器传输需求数据，服务器将需求数据储存到数据库，数据库中数据通过模型训练模块中人工神经网络的聚类算法建立需求相关性及可能性分类模型，将相关性及可能性分类模型储存在数据库，服务器通过数据库的相关性及可能性分类模型进行需求相关性分析后将数据推送给离用户最近的智能设备端。

所述智能设备端的需求数据包括实名制注册数据、身份选择数据、具体需求数据和关闭所有请求接收数据。

所述智能设备端为电脑、平板电脑、智能手机、智能音箱或智能手环。

所述智能设备端的需求数据为视频、语音、图片或文字。

所述数据定向爆炸系统还包括api接口和服务器推送数据加密模块。

一种基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸方法，其具体步骤包括：

步骤1、用户通过智能设备端通过5g网络向服务器传输需求数据的方法；

步骤2、服务器将需求数据储存到数据库的方法；

步骤3、数据库中数据通过模型训练模块中人工神经网络的聚类算法建立需求相关性及可能性分类模型的方法；

步骤4、将相关性及可能性分类模型储存在数据库的方法；

步骤5、服务器通过数据库的相关性及可能性分类模型进行需求相关性分析后将数据推送给离用户最近的智能设备端的方法，在此过程中服务器过滤掉垃圾数据推送，将数据推送给解决需求发出者需求的用户。

因模型训练耗费系统资源，故模型训练是在使用数据爆炸系统的人空闲时进行的（如夜间休息等）。

运用k-means算法训练模型，其步骤如下：

（1）随机选取k个人作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

（2）聚类中心以及分配给它们的人就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。

（3）该过程将不断重复直到满足终止条件。终止条件是没有（或最小人数）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小人数）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

其中所述模型训练使用的是基于人工神经网络方法。

与现有推送系统相比，本发明具有如下优点：

1、本系统过滤掉垃圾数据推送，使每一条数据都体现应有的价值；

2、本系统是基于5g网络的实时在线推送，具有无延时、高效的优点；

3、本系统是利用人工神经网络方法训练模型，智能化水平较高；

4、本系统只将数据推送给离用户最近的设备，减小信息传输代价；

5、本系统数据推送是定向的，只将数据推送给可以解决需求发出者需求的用户；

6、本系统保留开放灵活的api接口，任何可以进行对接的智能设备均可接入此系统，兼容性较强；

7、本系统推送至智能设备终端的身份信息是经过加密的，保证了用户的隐私权不被侵犯；

8、本系统采用实名注册，能预防犯罪发生；

9、本系统的数据推送是人为请求推送的，推送方式创新性较好。与传统数据推送系统相比，此系统是实名注册，基于5g网络，面向需求的新型数据推送系统，该系统解决了人们对于垃圾信息反感，数据传输代价高等问题；

10、本系统是在人空闲时进行人的分类模型构建，根据分类模型建立需求相关性及可能性模型，保证了人在使用此系统时，不受干扰。

附图说明

图1是本发明数据定向爆炸系统结构组成图；

图2是本发明数据定向爆炸系统示意图；

图3为传统数据推送方式示意图；

图4是本发明数据定向爆炸系统使用的人工神经网络方法；

图5是本发明以手机接入使用数据爆炸系统为例的app实名注册界面示意图；

图6是本发明以手机接入使用数据爆炸系统为例的app身份类型选择界面示意图；

图7是本发明以手机接入使用数据爆炸系统为例的app发送需求界面示意图；

图8是本发明以手机接入使用数据爆炸系统为例的app处理需求界面示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。

实施例1

如图1和2所示，该基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统，包括智能设备端、5g网络和云数据存储与处理端；所述云数据存储与处理端包括服务器、数据库和模型训练模块，服务器通过5g网络连接智能设备端，用户通过智能设备端向服务器传输需求数据，服务器将需求数据储存到数据库，数据库中数据通过模型训练模块中人工神经网络的聚类算法建立需求相关性及可能性分类模型，将相关性及可能性分类模型储存在数据库，服务器通过数据库的相关性及可能性分类模型进行需求相关性分析后将数据推送给离用户最近的智能设备端。

该智能设备端的需求数据包括实名制注册数据、身份选择数据、具体需求数据和关闭所有请求接收数据。

该智能设备端为智能手机。

该智能设备端的需求数据为语音、图片或文字。

该数据定向爆炸系统还包括api接口和服务器推送数据加密模块。

该基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸方法，其具体步骤包括：

步骤1、用户通过智能设备端通过5g网络向服务器传输需求数据的方法；

步骤2、服务器将需求数据储存到数据库的方法；

步骤3、数据库中数据通过模型训练模块中人工神经网络的聚类算法建立需求相关性及可能性分类模型的方法；

步骤4、将相关性及可能性分类模型储存在数据库的方法；

步骤5、服务器通过数据库的相关性及可能性分类模型进行需求相关性分析后将数据推送给离用户最近的智能设备端的方法，在此过程中服务器过滤掉垃圾数据推送，将数据推送给解决需求发出者需求的用户。

实施例2

该基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统与实施例1相同，智能手机需求数据具体使用过程如5至8所示：

（1）打开智能手机app界面，在实名注册界面进行实名注册成为系统使用者；

（2）在智能手机app主界面进行身份类型的确定，并选择作为需求发出者或需求解决者使用本系统；

（3）需求发出者在发送需求界面依次输入三句话描述自己的需求，还可以同时发送语音或者拍摄的视频和照片。

（4）服务器接收到请求后，进行垃圾信息过滤、需求相关性分析等操作。按相关人群的相关程度将文字、语音、图片或视频等数据推送至可以解决这种需求的人。

（5）可以解决这种需求的人在处理需求界面选择拒绝或接受这种需求，若不想再接收任何数据推送，可直接点击该界面的“关闭所有请求接收”按钮。

实施例3

该基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统除了智能设备端为智能音箱其他与实施例1相同，智能音箱接入使用方法具体为：

（1）将智能音箱接入电源，待开机完成后，准备发送语音指令。

（2）对准智能音箱，说“我需要…”。例如：“我需要搬家”，智能音箱将语音信息转换成文字信息，发送至数据定向爆炸系统。

（3）服务器接收到请求后，进行垃圾信息过滤、需求相关性分析等操作。按相关人群的相关程度将文字、语音、图片或视频等数据推送至可以解决这种需求的人。

（4）可以解决这种需求的人距离最近的设备端接收推送过来的文字、语音、图片或视频等数据，并利用设备做出相应的拒绝或接收响应。

实施例4

该基于5g网络和人工神经网络的数据定向爆炸系统除了智能设备端为智能手环其他与实施例1相同，智能手环接入使用方法具体为：

（1）用户对准智能手环，发送语音指令“我需要…”，例如，某人晨跑时不慎摔伤，不能动弹，可对智能手环发送语音指令“我需要联系急救电话”。

（2）服务器接收到语音指令后，将语音指令转换为文字并识别，迅速做出响应，将受伤者的地理位置信息推送至距离最近的120急救中心。

（3）120急救中心根据接收到的受伤者地理位置信息迅速派遣车辆抵达事发现场，对伤者进行紧急救助。

以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。